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モデル説明
モデル複製イニシアチブ：このシリーズのモデルは、他のプラットフォームで提供されている有料モデルを再現することを目的としています。特定の有料モデルを使用したい場合、またはモデルのサイズが過度に大きい場合は、直接お問い合わせいただき、Webページのリンクを含めてください。自動アルケミー炉はすべてを粉砕します！
類似の効果を持つモデル ↓
https://www.liblib.art/modelinfo/5a3f44ec991e45f2bc18378ac0029d70
このモデルは、トレーニング手法を通じて近似の効果を達成しており、マージなどの操作にオリジナルモデルのコンテンツを一切使用していません。
トレーニングに使用されたベースモデルは Kohaku-XL Epsilon - rev2 であり、KohakuXLが推奨するプロンプト形式の使用をお勧めします。基本的な効果に加え、適切に使用することで他のスタイルや追加効果を生み出すことができます。ご自身で試してみてください。[このモデルのすべてのパラメータは自動で構成・アップロードされています]
このモデルのトレーニング方法
このモデルは kohya-ss/sd-scripts を用いてトレーニングされており、画像は a1111のWebUI で生成されています。
自動トレーニングフレームワーク は DeepGHSチーム によって維持されています。
モデルの忠実度と制御性をバランスよく保つために、自動選択されたステップは18エポックです。
なぜより良い画像だけを使用しないのか？
当モデルのデータ収集、トレーニング、プレビュー画像の生成、公開までの全工程は、人間の介入なしに100%自動化されています。これは私たちのチームが行った興味深い実験であり、そのためデータフィルタリング、自動トレーニング、自動公開を含む一連のソフトウェア基盤を開発してきました。したがって、可能な限り、フィードバックや提案をいただけると大変助かります。これらは私たちにとって非常に貴重です。
なぜ希望するアートスタイルを正確に生成できないのか？
現在のトレーニングデータは、さまざまな画像サイトから収集されています。完全に自動化されたパイプライン内での公式画像に含まれる特定のアートスタイルを予測することは、大きな課題です。そのため、アートスタイルの生成はトレーニングデータセットのラベルに基づいたクラスタリングによって行われ、可能な限り最適な再現を目指しています。この課題に引き続き取り組み、最適化を図りますが、完全に解決することは困難です。アートスタイルの再現精度は、手動でトレーニングされたモデルと比較して、明らかに劣る可能性があります。
以下のような方々には、このモデルの使用をお勧めせず、お詫び申し上げます：
最小限の差異であっても、オリジナルのアートスタイルから逸脱することを許容できない方。
アートスタイルの再現精度に高い要件があるアプリケーションシーンに直面している方。
Stable Diffusionアルゴリズムに基づくAI生成画像の潜在的なランダム性を受け入れられない方。
LoRAを用いたアートスタイルモデルの完全自動トレーニングプロセスに不快感を抱いている方、またはアートスタイルのトレーニングは元の芸術的ビジョンを守るために手動で行うべきだと信じている方。
生成された画像の内容が自身の価値観に反すると感じる方。